The corner module is a module that incorporates an in-wheel-motor, brake-by-wire, steer-by-wire, and electric damper system in one wheel. Unlike conventional steering systems, steer-by-wire systems operate with electrical connections rather than mechanical connections on handles and wheels. Fault diagnosis is essential because the steer-by-wire system is directly related to the vehicle's stability, and its structure is complicated by several electronic components. Accordingly, several studies have been conducted, but they are studies on a rack-and-pinion type steer-by-wire system. They only considered an aligning torque as an external load torque. In the corner module's steer-by-wire system, a scrub torque is essential. However, studies of fault diagnosis in the steer-by-wire system did not consider scrub torque as the external load torque. Therefore, this paper proposes a fault diagnosis algorithm considering scrub torque. The faults of current sensors are diagnosed through an extended Kalman filter based on a disturbance observer. In the case of an absolute encoder, the aligning torque is calculated using a tire model, and the scrub torque is estimated using the in-wheel-motor. The faults of the absolute encoder are diagnosed through a Kalman filter using the estimated external load torques. Based on the data of the actual system, a simulation environment is constructed, and the proposed fault diagnosis algorithm is verified by the simulation program; Matlab, Simulink, and Carsim.
코너 모듈은 한 바퀴 안에 인휠모터, 브레이크 바이 와이어, 스티어 바이 와이어, 전동댐퍼 시스템이 통합된 모듈이다. 스티어 바이 와이어 시스템은 기존의 조향 시스템과는 다르게 핸들과 바퀴가 기계적 연결이 아닌 전기적 연결로 작동된다. 스티어 바이 와이어 시스템은 차량의 안정성과 직결되고 여러 전자 부품으로 인해 구조가 복잡하여 고장 발생 가능성이 높기 때문에 고장 진단이 중요하다. 이에 따라 여러 연구가 진행되었지만, 랙 앤 피니언 방식의 스티어 바이 와이어 시스템에 대한 연구이며 외부 부하 토크로 얼라이닝 토크만 고려했다. 코너 모듈의 스티어 바이 와이어 시스템은 스크럽 토크가 중요한 요소이지만 이를 고려하여 고장 진단한 연구는 없었다. 따라서 본 논문에서는 스크럽 토크를 고려한 고장 진단 알고리즘을 제안한다. 전류 센서는 외란 관측기 기반의 확장 칼만 필터를 통해 고장을 진단한다. 절대 인코더는 타이어 모델로 얼라이닝 토크를 계산하고 인휠모터로부터 스크럽 토크를 추정한다. 추정된 외부 부하 토크를 이용하여 칼만 필터를 통해 절대 인코더의 고장을 진단한다. 실제 시스템의 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 환경을 구축하여 매트랩 및 시뮬링크, 카심을 통하여 제안한 고장 진단 알고리즘을 검증했다.
